upd: подписчик подсказал, что работать удалённо на самом деле нельзя 🔴
Кого заинтересовало, не спешите туда подаваться.
Полезно будет хотя бы посмотреть на содержание вакансии.

Заседание Лаборатории Исследований Спорта (Москва) №239.
Когнитивная эффективность в конкурентной среде:
доказательство из естественного эксперимента

Дата и время: 22 июля 2024, 19:40-21:00
Аудитория: D107 (Покровский бульвар, д.11)
Ссылка: https://zoom.us/j/8447950878?pwd=OEFlZE8yNC9PZjJTYSswQWNhbkxSQT09
Докладчик: Анна Гущина
Статья: González-Díaz, J., & Palacios-Huerta, I. (2016). Cognitive performance in competitive environments: Evidence from a natural experiment. Journal of Public Economics, 139, 40–52. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2016.05.001
Аннотация: Конкурентные ситуации, связанные с когнитивной деятельностью, широко распространены на рынках труда, в школах и организациях, включая сдачу тестов, конкуренцию за продвижение по службе в компаниях и другие. В данной работе авторы изучают когнитивную деятельность в конкурентной среде с высокими ставками. Для анализа используется естественный эксперимент, в котором различные эмоциональные состояния случайным образом распределяются между профессиональными субъектами, соревнующимися в решении когнитивной задачи. Сеттинг представляет собой шахматный матч, в котором два игрока играют друг с другом четное количество шахматных партий, чередуя цвет фигур. Белые фигуры дают преимущество для победы в шахматной партии, и кто начнет матч с этими фигурами, решается случайным образом. Теоретический анализ показывает, что при таком раскладе нет рациональных причин, по которым частота выигрышей должна быть лучше, чем 50 на 50 в пользу игрока, вытянувшего белые фигуры в первой партии. Тем не менее, авторы обнаружили, что наблюдаемые частоты составляют примерно 60-40. Различия в результатах также сильнее, когда соревнующиеся субъекты более схожи по когнитивным навыкам. Полученные данные согласуются с гипотезой о том, что психологические элементы влияют на когнитивные показатели в условиях опыта, конкуренции и высоких ставок.

О футбольных дата сайентистах

Прилетел вопрос в личку, мол, как искать/читать статьи про спорт. В общем, нет у меня ответа. Раньше был MIT Sloan, на котором публиковались действительно приличные статьи, но с ковидом все стало плохо.

В начале года выделил время на список Ван Хаарена, 90% статей - шлак. Особенно забавно читать подобные статьи в приложениях вроде Zotero, где можно оставлять заметки. Ну и достаточно быстро этот список начал покрываться тегами:

NotBad/Good/Excellent - меньшинство.

Useless - не понятно зачем, ресёрч ради ресёрча. Обычно используется очень простой метод, вроде "давайте применим кластеризацию на данных и посмотрим, что получилось".

Bullshit - откровенный бред, который обычно выражается в виде ошибки выжившего и прочих дата-ликов. Пример: давайте прогнозировать трансферную стоимость на 3 года вперед. В данных остаются только те примеры, в которых футболист играл три года подряд в топ-лигах. Обучается модель, делается вывод. И ни слова про отсеянных игроков, а в этом и суть: если игрок задержался в АПЛ на три года, то это уже о чем-то говорит. Не говоря уже о совсем пиздецовых случаях вроде "мы плохие данные руками выбрасывали".

CopyPaste - особенно возмутил случай, когда метод, использованный в регби, был тупо скопирован и применен к футболу. Но написана была не одна статья, а три. Каждая представляла собой следующую структуру: пол статьи - описание метода (во всех трех одинаковая), другая половина - применение на практике/интерпретация. Ну а чего? Статьи три, самоцитирований тоже X3, грантов, наверное, тоже три.

Однако была еще серая зона, которую было сложно сразу осознать. Это удивительное сочетание современных ML методов вроде трансформеров и примитивной футбольной логики. Например, "владение - это когда как минимум два соседних события принадлежат одной команде". "Награда определяется расстоянием до ворот в момент потери". "Давайте посчитаем вероятность забить в ближайшие K событий."

Но потом меня осенило. Эти так называемые футбольные дата сайентисты просто программировать не умеют! Про те же трансформеры много чего опубликовано, и с кодом, и с объяснением. А вот что делать с сырыми футбольными данными, инструкций не написали, копипастить нечего.

💫 Футбольные мыслители, поддержите меня
Друзья, прошлый год был прорывной!
Я познакомился с многими из вас лично. Из количественных показателей - к ноябрю 2023 вас стало 300. Но далее прогресс на пути к мечте притормозился.
Прошу помочь денежно. Обратная связь поможет мне инвестировать больше времени и сил в развитие канала.
Всем спасибо!

Прошлым летом начал изучать футбольный испанский по плейлисту с канала Александра Лепина. Всем любителям осмыслять футбол советую!
Сейчас планирую продолжить более практическим плейлистом, посвященным разбору упражнений. Но там небольшой объем(
Александр, благодарю и жду продолжения подобных видеороликов 🙏

Паскаль Бауэр из DFB открывает позицию на Ph.D в спортивной аналитике в университете Саарбоюкена, которую сам будет супервайзить. Можно частично совмещать с работой, можно полностью, учеба оплачивается по государственной зарплате и грейдам, в первый год выйдет около 50 до налогов при условии полной занятости (что вполне приемлемо).

Дедлайн до 22 августа, начало 1 октября, немецкий не нужен, но желателен, английского должно хватить.

Скажу от себя - с полгода назад говорил с Паскалем о такой опции и совмещении с работой (у нас есть коллега, работающий 4 дня в неделю и остальные 3 дня пишущий Ph.D), но честно говоря, душа не настолько лежит к академии, да и отъехать до возраста Христа не хотелось бы, нагрузившись еще и этим) Но возможность хорошая, например, у Паскаля же в команде в DFB есть коллега, тоже совмещающий Ph.D с работой в федерации.

https://www.uni-saarland.de/fileadmin/upload/verwaltung/stellen/Wissenschaftler/W2509.pdf

Прикоснулся к мечте

Друг не из футбола подкинул топовую стажировку по искусственному интелекту и футбольной аналитике от Сбера. Сначала я удивился - зачем Сберу заниматься Data Science в футболе. Но оказывается, совсем недавно Сбербанк совместно с AIRI и ЦСКА (Евгений Евгеньевич 😉) создали модель оценки потенциала футболистов и разработки решений для развития спортсменов.

Недавно вышло интервью с руководителем стажировки Митиным Константином, который "получил лучшее образование в России по спортивному менеджменту и маркетингу в стенах родной ВШЭ" и сейчас работает в Департаменте развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в Центре человекоцентричного искусственного интеллекта Сбера, занимаясь "внедрением искусственного интеллекта в спортивную индустрию в России":

Важно понимать, что такое искусственный интеллект. Это семейство алгоритмов и методов, которые обладают способностью к самообучению. Сюда относятся методы машинного обучения, компьютерного зрения, глубокого машинного обучения. Эти технологии применяются в спортивной индустрии уже на протяжении 15 лет.

1️⃣ ✅ Неинформированный оптимизм
Итак, в ту ночь я быстро подготовил резюме, на след утро подправил и отправил, позднее получил в ответ тестовое задание на неделю.

2️⃣ ⁉️ Информированный пессимизм
Однако на этапе выполнения задания понял, что за последнее время потерял маленько огонь в этой сфере и перестал достаточно развиваться. Просто не смог сделать задание по оценке и прогнозированию давления на игрока - что-то наподобие диаграммы Воронова. Кому интересно - вот тетрадка с выгрузкой данных игроков по координатам. Решение задания я не отправил, и, естественно, на собеседование меня никто не пригласил.

3️⃣ ❌ Выход на уровень
Ответ на вопрос:
How bad do you want it? Насколько сильно ты этого хочешь?
был недостаточен, чтобы, превозмогая себя, тащить тестовое задание и последующую стажировку.
После небольших успехов в 2023, я подсдал в 2024 и перестал уделять время этому направлению, сосредоточившись на своей основной специальности.

💭 Выводы
1) Иметь картину видения
2) Каждый день на ней фокусироваться
1+2=система, как приблизиться к мечте

Африканский скаутинг: стажировка с возможностью найма на работу

Всем привет, давно ничего сюда не писал.

В проект, в котором я работаю уже около года, мы набираем скаутов на стажировку с возможностью найма на удаленную работу для тех, кто хорошо себя проявит в течение 1-2 месяцев.

Для тех, кто не получит работу по итогам стажировки – это опыт, фидбек, новые знакомства и возможность занести себе в портфолио участие в работе одной из ведущих структур на рынке западной Африки.

С вас – поиск молодых игроков в африканских академиях, которые имеют потенциал развиться до уровня топ-лиг Европы и стоить 5, 10, 20 млн. евро. Детали, естественно, расскажем уже лично.

Мы предоставим вам доступ ко всем необходимым платформам, будем проверять ваши шорт-листы, давать регулярный фидбек и делиться опытом.

Эта возможность подходит, например, выпускникам курсов по скаутингу, авторам блогов про скаутинг/аналитику и просто скаутам, которые на данный момент не имеют за плечами большого опыта работы в крупных агентствах и больших клубах, но хотят сделать первый серьезный шаг или ищут обратный путь в индустрию после паузы.  

Пожалуйста, отправляйте свою заявку на участие в стажировке мне @ildegen. Просьба сразу максимально подробно рассказать о себе, своем опыте и мотивации. Желательно предоставить резюме и тестовые работы (отчеты, шорт-листы).

Если вы уже являетесь достаточно опытным скаутом с большим резюме и ищете новые возможности для работы, вы также можете отправить мне свое резюме. На данный момент у нас нет выгодного предложения для вас, но, возможно, оно может появиться в обозримом будущем.

В The Athletic обсуждается дата-революция в футболе. Колумнист издания сомневается, что анализ данных привнёс в игру что-то новое.

https://www.nytimes.com/athletic/5756088/2024/09/11/how-has-data-changed-football/

(Обойти пэйволл можно при помощи «reader view» — точно работает в Firefox и Safari.)

Ещё можно зарегистрироваться!

Kokoc Group (группа агентсв интернет-маркетинга) проводит соревнование Kokoc Hackathon 2024.
В нём 2 задачи, одна машинное обучение для e-coma, а вот другое попадает в тематику канала. Это соревнование будет интересно разработчикам, как фронт, так и бек, а также дизайнерам.
Ссылка

Веб-платформа для футбольного клуба
Разработай платформу, которая объединит игроков и болельщиков ФК «Кокос Групп». А также, предоставит болельщикам возможность следить за новостями любимой команды: календарь игр и турниров, информация об игроках, трансляции матче, а футбольному клубу увеличивать лояльных и преданных болельщиков через программы лояльности и комьюнити.

📅 Таймлайн Kokoc Hackathon 2024:
3 сентября - 30 сентября: Регистрация на хакатон
3 октября: Открытие хакатона и публикация задач
4 - 10 октября: Чек-поинты с экспертами
18 октября: Питчинг проектов и награждение победителей

🏆 Распределение призов:
🥇 1 место: 250 000 рублей  
🥈 2 место: 170 000 рублей  
🥉 3 место: 80 000 рублей

#hackathon

У Нильса Бора был брат Харальд — выдающийся математик и футболист. Сегодня мы расскажем вам забавную историю о знаменитых братьях.

Новые интересности и риторические вопросы из свежего интервью Эдуарда Безуглова.

🔹Доказано: настрой, осознанность и системность спортсмена и его окружения ускоряют восстановление после «длинных» травм.

🔹Не МРТ/УЗИ, а клинические/функциональные тесты и психологическая готовность игрока - основания для возвращения в общую группу.

🔹По картинкам бессимптомные изменения есть у 100% игроков. Например, у 70% здоровых игроков есть повреждения менисков 2 степени, похожая картина со связками и пр.

🔹По одному и тому же, например, МРТ колена 10 разных докторов могут поставить 10 разных диагнозов и предложить 10 стратегий лечения - от полного отказа от спорта до «оставить как есть». Вопрос - к кому вы попадете первым.

🔹Средний срок полного восстановления после ПКС (от матча до матча) в РПЛ - 9.5 месяцев. В ср. за сезон в РПЛ - 8 таких травм (но, к слову, уже почти столько же - только за начало сезона 24/25)

🔹Согласно исследованиям, стиль поведения тренера прямо влияет на число и тяжесть травм - у авторитарных и угнетающих специалистов травм больше. В свою очередь, ясно, травматизм негативно влияет на результаты.

🔹Йо-йо тест. В клубах при определенных условиях больше половины игроков может добежать тест до конца. Говорит ли это о качестве игроков? В таком случае, нужно ли тренировать аэробную выносливость дальше, и как далеко?

🔹Неправильно и уже несовременно всех всегда тренировать одинаково. Игроки - разного возраста, разных позиций, разные организмы, каждый день в разном состоянии итд.

🔹Будущее - за индивидуализацией тренировочного процесса. И поэтому в серьезных клубах несколько профильных специалистов, которые готовят индивидуальную программу для каждого игрока внутри командной подготовки.

🔹Вопрос - объективизация тренировочного процесса, например, силовой или беговой работы. Неясно - достижение каких показателей в силе и беге является критерием повышения качества игрока. Если взять и измерить динамику на дистанции, может оказаться, что ее почти нет.

🔹Тогда получается, некоторые тренировки - ради тренировок или соблюдения традиций. Или же - для страданий. Долго было общепринято, если постоянных страданий нет - это плохо.

🔹Например, раньше нельзя было представить сборы без кроссов. Сейчас их почти нет, подготовка поменялась кардинально. При этом игроки как-то стали быстрее, сильнее и выносливее. Хотя их сейчас тренируют примерно те же специалисты, которые и тогда были убеждены, что надо делать так.
Подход к подготовке игроков меняется постоянно.

Остальное-
https://youtu.be/i_SybrXc5GE?si=n4iWS-_YL4Hc4UWQ

ТГ канал Эдуарда Безуглова: https://t.iss.one/bezcomentss

Дайджест исследований IDLab и ЛИС
🎶 Что там сейчас в наших лабораториях?

Продолжая тему образования, я хочу поделиться прошедшей конференцией и грядущих докладом.

1️⃣ iCare11 - воркшоп по экономике спорта
Кто помнит, в прошлом году мне довелось участвовать в iCare 10. Сейчас вот прошла следующая ежегодная Международная конференция по прикладной экономике, частью которой стал воркшоп «Game On: Insights into Performance, Perception, and Strategy in Sports and Esports». Тема Esports меня как-то принципиально не интересует (только играю), а вот классический живой спорт всегда интересно поисследовать:

Егор Иванов, стажер-исследователь МЛЭНА, презентовал исследование о выборе стратегии в футболе. В работе он выяснял влияние прибыли или победы на стратегию в матче. В результате было установлено, что в большинстве случаев команды максимизируют свои победы, а не прибыль. Однако в NBA и NFL используются смешанные стратегии.

Вопрос о соответствии уровня зарплат футболистов, которые установлены экспертами, и мнениями толпы о нужных зарплатах рассматривался в докладе Дмитрия Кирпищикова, младшего научного сотрудника МЛЭНА. С помощью методов машинного обучения авторы работы показали, что эксперты лучше прогнозируют зарплату, чем пользователи интернета. Однако оценка экспертов может быть дополнена оценкой толпы.

2️⃣ Семинар ЛИС - Атакующая игра дома: действуют ли тренеры стратегически, учитывая домашнее преимущество в футболе?

Когда: 22 октября, вторник в 19:40 
Формат: онлайн 
Ссылка: https://zoom.us/j/8447950878?pwd=OEFlZE8yNC9PZjJTYSswQWNhbkxSQT09

Докладчик: Андрей Смирнов

Аннотация: 

Домашнее преимущество – хорошо задокументированное явление в футболе, которое часто объясняется такими факторами, как поддержка зрителей, предвзятость судей и территориальная знакомость. Хотя предыдущие исследования подробно изучали, как эти элементы влияют на игру игроков и результаты матчей, уделено мало внимания тому, как они влияют на предматчевые решения, принимаемые тренерами. В этой работе исследуется, выбирают ли тренеры более атакующую тактику для домашних матчей по сравнению с выездными играми. Мы разрабатываем теоретическую модель, демонстрирующую, что присущее домашней команде преимущество побуждает к более агрессивной стратегии, что в конечном итоге приводит к увеличению количества ударов по воротам и повышенному ожидаемому количеству голов (xG). Используя обширный набор данных из ведущих европейских футбольных лиг, мы эмпирически тестируем две модели: одна анализирует различия в составах между домашними и выездными матчами, а другая исследует, более ли вероятно, что игроки, забившие голы, начнут следующий матч, если он будет домашним. Наши результаты показывают, что, хотя изменения в составах между домашними и выездными матчами незначительны, тренеры значительно чаще оставляют забивших игроков в стартовом составе на домашние игры. Эти выводы предполагают, что домашнее преимущество распространяется и на тактические решения, принимаемые тренерами.

Сходил на подкаст "Это считается" к ребятам из Т-Банка.
Подкаст о продуктовой аналитике, но в 4 сезоне ребята решили заглянуть в другие сферы и начали со спортивной аналитики.
Мы поговорили о том как зарождалась спортивная аналитика, какие преследует цели, как собираются данные и в чём разница/сходство между спортивной аналитикой и диджиталом.
По-моему получилось хорошо, обсудили много интересного, в конце есть минутка баскетбольного позора от меня: по-моему мнению ШГА выбрала Оклахома, хорошо один из ведущих, Фил, фанат ОКС и быстро меня поправил)

‼️МЫ СНОВА В ЭФИРЕ‼️
Прю, Фиби и Пайпер вернулись в ваши уши с новым особым сезоном!

В этом сезоне Фил предложил а мы такие а классная идея давай го поговорить про аналитику вне диджитала. Типа про себя мы +- что-то понимаем, а что происходит у других аналитиков? Раскрывать весь список областей, куда мы заглянули, я не буду да. Но про новый выпуск расскажу!

Первый выпуск этого сезона мы посвятили спортивной аналитике и Бреду Питту: как данные собираются, как анализируются и куда это потом все забивается. Наш гость - Влад Шуфинский, автор каналов NBAtlantic и Цифры в спорте. Идите слушать и пишите нам как вам и Филу тоже напишите такую штуку придумал

Лена передает ссылки
"Слушайте и ставьте нам лайки, чтобы не пропускать новые выпуски:
на Яндекс.Музыке
в Apple Podcasts
в ВК
в Тelegram
на остальных платформах"

🧠 Лекция от Центра карьеры МФТИ* «Data Science в профессиональном футболе»

Прямо сейчас Евгений Шевелев рассказывал:

как DS уже меняет представление о футболе и работе футбольного клуба и почему в будущем каждый спортивный клуб будет иметь в своем штате специалистов по DS

К сожалению, пропустил анонс и только сейчас увидел у Евгения в сторис. Если кто в курсе деталей — пишите в комментарии.
Жду похожего выступления у нас в Вышке где-нибудь на ФКН. Хотя, на самом деле, такое уже было онлайн — на факультативе Артёма Ремнева (см. 12 неделю)

*мероприятие организовано в рамках цикла лекций «Искусственный интеллект в спорте» от Сбера.

В Твиттере наткнулся на статью от Давида Гарсии "Как смотреть футбольный матч". Он тренировал в структуре Колорадо Рапидс.
Решил сделать следующий эксперимент: саммаризация статьи -> перевод на русский от gpt-4o. Результат ниже. С одной стороны, учитывая, что я не внёс ни одной правки, текст складный и смысл передан верно. С другой, есть слова, вместо которых человек бы использовал синонимы (Осознайте в контексте паттернов футбола звучит как-то странно), а само саммари, как мне кажется, получилось немного поверхностным.
Ссылка

Как смотреть футбольный матч:

Эффективный просмотр футбольного матча требует понимания всей динамики игры, а не просто наблюдения за мячом. Вот как к этому подойти:

1. Тренируйте внимание
- Как и эксперты в любой области, сосредоточьтесь на ключевых аспектах игры, которые влияют на результат.
- Футбол — это решение задач, где команды стремятся забить больше голов, чем соперник, мешая его планам.

2. Оборонительная сторона игры
Изучите структуру обороны:
- Начните с передней линии (первой линии давления) и задней линии (игроков, защищающих ворота).
- Определите среднюю линию, вычитая число игроков передней и задней линий (всего 10 полевых игроков).
Наблюдайте за движениями:
- Обратите внимание на паттерны, например, когда защитники подключаются к полузащите или нападающие отходят назад.
- Выявляйте уникальные стили защиты команд через эти паттерны.

3. Атакующая сторона игры
Анализируйте атакующие стратегии, используя структуру обороны как ориентир:
- Определите атакующих игроков относительно передней и задней линий обороны.
- Рассчитайте число полузащитников и следите за динамическими движениями, такими как взаимозаменяемость (обмен ролями двух игроков) или ротации (перемещения трёх и более игроков).
Осознайте, как атакующие паттерны создают уникальный стиль игры.

4. Метод "Снаружи-Внутри"
Для команд с гибкими атаками сосредоточьтесь на оборонительном блоке:
- Определите форму блока (образуется задней и передней линиями).
- Анализируйте взаимодействие атакующих игроков с этим блоком, отмечая, сколько из них действует внутри и сколько — снаружи.
Понимание динамики гибких атак:
- Такие команды постоянно меняют игроков внутри и снаружи блока, вызывая замешательство у защитников, но при этом сохраняя структуру команды.

Используя эти подходы, зрители, тренеры и игроки могут лучше понимать тактику команд, роли игроков и общую динамику игры. Это повышает не только удовольствие от просмотра, но и стратегическое мышление о футболе.